Some features of forecasting the development of the oil and fat subcomplex of the AIC
Abstract
Importance: modern challenges and rapid changes in the world require careful analysis and effective planning in the field of production of vegetable oils and fats. The subject of the study is the economic relations that arise in the process of development of the oil and fat subcomplex. Purpose: the aim of the study is to substantiate theoretical and methodological provisions for making forecasts for the development of the oil and fat subcomplex of the agro-industrial complex. Research design: in preparing the research materials for the article, a review of the works of domestic and foreign authors on the topic of the research was conducted, an analysis of modern approaches in the field of forecasting was performed, and the features of forecasting the development of the oil and fat subcomplex were identified. Methods of analyzing the current situation and summarizing information were used. Results: the main results of the study consist in identifying the key features and methods of analysis and forecasting the development of the fat and oil subcomplex of the agro-industrial complex, which play a decisive role in the accuracy and reliability of the forecasts constructed. A systematization of modern features and methods for forecasting the development of the oil and fat subcomplex of the agro-industrial complex has been carried out, allowing for the analysis of various development scenarios, identifying key factors, generating innovative ideas, and formulating recommendations for strategic planning and management of available resources.
Downloads
References
2. Гурнович Т.Г., Лысенко П.Р., Приходько А.В. Совершенствование системы планирования и прогнозирования в АПК // Вестник Академии знаний, 2023, no. 2 (55), с. 55-60.
3. Дадаев Я.Э., Хажмурадова С.Д. Маркетинговые стратегии на этапах жизненного цикла товара // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 2019, no. 2, c. 38-49.
4. Дерунова Е.А. Обоснование долгосрочных тенденций научно-технологического развития агропродовольственного комплекса России // Региональные агросистемы: экономика и социология, 2020, no. 2, c. 38-44.
5. Климова Е.З., Крылова Т.В., Казначеева С.Н. Управление процессом прогнозирования продаж в организации // Международный журнал: Естественногуманитарные исследования, 2023, no. 3 (47), с. 413-417.
6. Мусостов З.Р., Дзодзикова Ф.В. Роль планирования и прогнозирования в развитии предпринимательской деятельности // Международный журнал: Естественно-гуманитарные исследования, 2020, no. 32(6), с. 266-269.
7. Сёмина Л.А., Санду И.С. К вопросу исследования принципов управленческого учета, необходимых для эффективного управления бизнесом // Экономика Профессия Бизнес, 2016, no. 10, с. 20-27.
8. Соловей Ю.А. Основы оценки бюджетной эффективности предприятий // Экономика и социум, 2015, no. 6 (19), c. 720-723.
9. Тихомиров А.И., Фомин А.А. Технологическая импортозависимость АПК России: современные вызовы и возможности // Международный сельскохозяйственный журнал, 2023. no. 1, c. 16-19.
10. Филатенко С.О., Бурцев Д.С. Цифровизация АПК: перспективы и проблемы развития // Экономические исследования и разработки, 2024, no. 4. Доступно: http://edrj.ru/article/24-04-24 (дата обращения: 10.02.2025).
11. Холикулов А.Н., Хамроев Ю. Принципы и технологии прогнозирования и планирования // Journal of marketing, business and management, 2024, no. 11, c. 10-16.
12. Dhal S.B., Kar D. [Transforming Agricultural Productivity with AI-Driven Forecasting: Innovations in Food Security and Supply Chain Optimization] // Forecasting, 2024, no. 6(4). Доступно: https://www.mdpi.com/2571-9394/6/4/46 (дата обращения: 11.02.2025).
13. Pan X., Chen J. [The optimization path of agricultural industry structure and intelligent transformation by deep learning] // Scientific Reports, 2024, no. 14. Доступно: https://www.nature.com/articles/ s41598-024-81322-0 (дата обращения: 10.02.2025).
14. Shaikh T.A., Rasool T. & Lone F.R. [Towards leveraging the role of machine learning and artificial intelligence in precision agriculture and smart farming] // Comput. Electron. Agric, 2022, no. 198. Доступно: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169922004367?via%3Dihub (дата обращения: 09.02.2025).
